lidang 立党 (推特中文反诈第一人) on Nostr: ...
在理想状态下，LLM应该首先解决更困难的法律、文书、行政、文学创作等等问题，而绝对不应该是写代码，
而现实中，驱动LLM Agent一点点写代码，反而比那些虚无缥缈的文案工作更简单，
原理很简单：代码语法正确与否，编译器可以检查，用户直接查看功能给予反馈，所以落地反而可能是最快的，
相反， 写法律、写文书、写文档、填表格、文学创作、剧本修改这些工作，给LLM Agent的反馈更漫长、更复杂，而且没有自己修复和沟通的能力，因此这些主观上的文字工作，反而是最困难的。
现在大把大把的AI商业化落地项目，一批纯科技公司反而更倾向于AI写前端、AI辅助代码、AI理解代码，正是因为写代码这件事本身是有quality control的——有unit test，有CI/CD，有QA system，还有各种benchmark去评判你的整套系统，AI就不敢乱来，好就是好，会就是会。
反而是AI写法律、AI写小说、AI填表格、AI当会计、AI写文案，极难获得现实世界的真实反馈和沟通，因此反而没人敢用。
归根到底，因为程序员不敢乱搞，所以AI落地更简单；
而真正商业、法律、表格、财务等工作，因为需要和真实世界的真实大量互动，反而AI落地和替代他们变得很难。
而现实中，驱动LLM Agent一点点写代码，反而比那些虚无缥缈的文案工作更简单，
原理很简单：代码语法正确与否，编译器可以检查，用户直接查看功能给予反馈，所以落地反而可能是最快的，
相反， 写法律、写文书、写文档、填表格、文学创作、剧本修改这些工作，给LLM Agent的反馈更漫长、更复杂，而且没有自己修复和沟通的能力，因此这些主观上的文字工作，反而是最困难的。
现在大把大把的AI商业化落地项目，一批纯科技公司反而更倾向于AI写前端、AI辅助代码、AI理解代码，正是因为写代码这件事本身是有quality control的——有unit test，有CI/CD，有QA system，还有各种benchmark去评判你的整套系统，AI就不敢乱来，好就是好，会就是会。
反而是AI写法律、AI写小说、AI填表格、AI当会计、AI写文案，极难获得现实世界的真实反馈和沟通，因此反而没人敢用。
归根到底，因为程序员不敢乱搞，所以AI落地更简单；
而真正商业、法律、表格、财务等工作，因为需要和真实世界的真实大量互动，反而AI落地和替代他们变得很难。